TiedonlouhintaLaajuus (5 op)

Osaamistavoitteet

Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee tiedonlouhinnan yleisimmät lähestymistavat ja niiden käyttömahdollisuudet erilaisten tietoaineistojen yhteydessä. Opiskelija osaa käyttää tiedonlouhintaohjelmistoa ennalta tuntemattomien piirteiden etsimiseksi tietoaineistoista. Opiskelija osaa muuntaa tietoaineiston kulloisenkin analyysimenetelmän vaatimaan muotoon sekä toteuttaa joitakin analyysimenetelmiä ohjelmallisesti.

Sisältö

- Tiedonlouhinnan lähestymistavat (luokittelu, assosiaatioanalyysi, klusterointi, numeeristen arvojen ennustaminen) sekä niiden käyttömahdollisuudet ja soveltaminen.
- Tiedonlouhintaohjelmistot.
- Havaittujen löydösten tilastollisen merkitsevyyden arviointi ja tulosten validointi.
- Datan esikäsittely.
- Tekstinlouhinta.

Esitietovaatimukset

Tilastomatematiikka-opintojakso tukee opintojakson suoritusta.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija tuntee tiedonlouhinnan ja sen matemaattisen perusteiden lähestymistavat ja mahdollisuudet.
Opiskelija osaa käyttää tiedonlouhintaohjelmistoa annetun tyyppisen analyysin suorittamiseksi annetulle tietoaineistolle.
Opiskelija osaa editoida käsin tietoaineiston kulloisenkin analyysimenetelmän vaatimaan muotoon.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Opiskelija osaa valita kulloiseenkin ongelmaan soveltuvan tiedonlouhinnan lähestymistavan.
Opiskelija ymmärtää jakaumia, tilastollisen merkitsevyyden arviointia ja virhelähteitä.
Opiskelija ymmärtää tiedonlouhintaohjelmistoissa käytettävien algoritmien periaatteet ja parametrien vaikutukset analyysituloksiin.
Opiskelija osaa toteuttaa ohjelmoiden mekaanisen tietoaineiston esikäsittelyn analyysimenetelmän vaatimaan muotoon.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Opiskelija osaa soveltaa tiedonlouhintamenetelmiä monipuolisesti tietoaineiston ja tutkimusongelman erityispiirteet huomioiden.
Opiskelija osaa toteuttaa ohjelmoiden joitakin tiedonlouhinta-algoritmeja.
Opiskelija osaa toteuttaa ohjelmoiden monipuolisia tietoaineiston muunnoksia.